Características de Dataloop
Desarrollo de modelos (5)
Soporte de idiomas
Admite lenguajes de programación como Java, C o Python. Admite lenguajes front-end como HTML, CSS y JavaScript
Arrastra y suelta
Ofrece a los desarrolladores la posibilidad de arrastrar y soltar fragmentos de código o algoritmos al crear modelos
Algoritmos preconstruidos
Proporciona a los usuarios algoritmos prediseñados para un desarrollo de modelos más sencillo
Entrenamiento de modelos
Proporciona grandes conjuntos de datos para entrenar modelos individuales
Ingeniería de características
Transforma los datos sin procesar en características que representan mejor el problema subyacente a los modelos predictivos
Servicios de aprendizaje automático/profundo (6)
Visión computarizada
Ofrece servicios de reconocimiento de imágenes
Procesamiento del lenguaje natural
Ofrece servicios de procesamiento de lenguaje natural
Generación de lenguaje natural
Ofrece servicios de generación de lenguaje natural
Redes neuronales artificiales
Ofrece redes neuronales artificiales para los usuarios
Comprensión del lenguaje natural
Ofrece servicios de comprensión del lenguaje natural
Aprendizaje profundo
Proporciona capacidades de aprendizaje profundo
Despliegue (14)
Servicio Gestionado
Gestiona la aplicación inteligente para el usuario, reduciendo la necesidad de infraestructura
Aplicación
Permite a los usuarios insertar aprendizaje automático en aplicaciones operativas
Escalabilidad
Proporciona aplicaciones e infraestructura de aprendizaje automático fáciles de escalar
Flexibilidad lingüística
Permite a los usuarios introducir modelos creados en una variedad de idiomas.
Flexibilidad del marco
Permite a los usuarios elegir el marco o el entorno de trabajo de su preferencia.
Control de versiones
Se repiten versiones de registros a medida que se iteran los modelos.
Facilidad de implementación
Proporciona una forma rápida y eficaz de implementar modelos de aprendizaje automático.
Escalabilidad
Ofrece una forma de escalar el uso de modelos de aprendizaje automático en toda la empresa.
Flexibilidad lingüística
Permite a los usuarios introducir modelos creados en una variedad de idiomas.
Flexibilidad del marco
Permite a los usuarios elegir el marco o el entorno de trabajo de su preferencia.
Control de versiones
Se repiten versiones de registros a medida que se iteran los modelos.
Facilidad de implementación
Proporciona una forma rápida y eficaz de implementar modelos de aprendizaje automático.
Escalabilidad
Ofrece una forma de escalar el uso de modelos de aprendizaje automático en toda la empresa.
Integraciones
Basado en 33 reseñas de Dataloop. Puede integrarse bien con otro software.
Gestión (7)
Catalogación
Registra y organiza todos los modelos de aprendizaje automático que se han implementado en toda la empresa.
Monitoreo
Realiza un seguimiento del rendimiento y la precisión de los modelos de aprendizaje automático.
Gobernante
Aprovisiona a los usuarios en función de la autorización para implementar e iterar modelos de aprendizaje automático.
Registro de modelos
Permite a los usuarios administrar artefactos de modelos y realizar un seguimiento de los modelos que se implementan en producción.
Catalogación
Registra y organiza todos los modelos de aprendizaje automático que se han implementado en toda la empresa.
Monitoreo
Realiza un seguimiento del rendimiento y la precisión de los modelos de aprendizaje automático.
Gobernante
Aprovisiona a los usuarios en función de la autorización para implementar e iterar modelos de aprendizaje automático.
Sistema (1)
Ingesta de datos y disputas
Ofrece al usuario la capacidad de importar una variedad de fuentes de datos para su uso inmediato
Calidad (4)
Calidad de la etiquetadora
Ofrece al usuario una métrica para determinar la calidad de los etiquetadores de datos, en función de las puntuaciones de consistencia, el conocimiento del dominio, la verdad dinámica del terreno y más. Esta función fue mencionada en 53 reseñas de Dataloop.
Calidad de la tarea
Garantiza que las tareas de etiquetado sean precisas a través del consenso, la revisión, la detección de anomalías y más. Esta función fue mencionada en 53 reseñas de Dataloop.
Calidad de los datos
Basado en 54 reseñas de Dataloop. Asegura que los datos sean de alta calidad en comparación con el punto de referencia.
Humano-en-el-bucle
Ofrece al usuario la posibilidad de revisar y editar etiquetas. Los revisores de 52 de Dataloop han proporcionado comentarios sobre esta función.
Automatización (2)
Preetiquetado de aprendizaje automático
Utiliza modelos para predecir la etiqueta correcta para una entrada determinada (imagen, vídeo, audio, texto, etc.). Esta función fue mencionada en 52 reseñas de Dataloop.
Enrutamiento automático del etiquetado
Según lo informado en 48 reseñas de Dataloop. Dirija automáticamente la entrada a la etiquetadora o servicio de etiquetado óptimo en función de la velocidad y el costo previstos.
Anotación de imagen (4)
Segmentación de imágenes
Basado en 51 reseñas de Dataloop. Tiene la capacidad de colocar cuadros o polígonos imaginarios alrededor de objetos o píxeles en una imagen.
Detección de objetos
Basado en 52 reseñas de Dataloop. Tiene la capacidad de detectar objetos dentro de imágenes.
Seguimiento de objetos
Basado en 50 reseñas de Dataloop. Realizar un seguimiento de identificadores de objetos únicos en varios fotogramas de vídeo
Tipos de datos
Admite una gama de diferentes tipos de imágenes (satélite, cámaras térmicas, etc.) Esta función fue mencionada en 51 reseñas de Dataloop.
Anotación en lenguaje natural (3)
Reconocimiento de entidad designada
Basado en 43 reseñas de Dataloop. Ofrece al usuario la capacidad de extraer entidades del texto (como ubicaciones y nombres).
Detección de sentimientos
Le da al usuario la capacidad de etiquetar texto en función de su sentimiento. Esta función fue mencionada en 42 reseñas de Dataloop.
Ocr
Según lo informado en 45 reseñas de Dataloop. Ofrece al usuario la capacidad de etiquetar y verificar los datos de texto de una imagen.
Anotación de voz (2)
Transcripción
Permite al usuario transcribir audio. Los revisores de 40 de Dataloop han proporcionado comentarios sobre esta función.
Reconocimiento de emociones
Le da al usuario la capacidad de etiquetar emociones en audio grabado. Esta función fue mencionada en 39 reseñas de Dataloop.
Operaciones (3)
Métricas
Controlar el uso y el rendimiento del modelo en producción
Gestión de infraestructuras
Implemente aplicaciones de aprendizaje automático de misión crítica donde y cuando las necesite
Colaboración
Compare fácilmente experimentos (código, hiperparámetros, métricas, predicciones, dependencias, métricas del sistema, etc.) para comprender las diferencias en el rendimiento del modelo.
Tipo de reconocimiento (8)
Detección de emociones
Basado en 34 reseñas de Dataloop. Proporciona la capacidad de reconocer y detectar emociones.
Detección de objetos
Basado en 36 reseñas de Dataloop. Proporciona la capacidad de reconocer varios tipos de objetos en diversos escenarios y configuraciones.
Detección de texto
Proporciona la capacidad de reconocer textos. Esta función fue mencionada en 35 reseñas de Dataloop.
Análisis de movimiento
Procesa secuencias de vídeo o imágenes para realizar un seguimiento de objetos o individuos. Los revisores de 32 de Dataloop han proporcionado comentarios sobre esta función.
Reconstrucción de escenas
Dadas las imágenes de una escena, o un vídeo, la reconstrucción de escenas calcula un modelo 3D de una escena. Los revisores de 32 de Dataloop han proporcionado comentarios sobre esta función.
Detección de logotipos
Permite a los usuarios detectar logotipos en imágenes. Esta función fue mencionada en 33 reseñas de Dataloop.
Detección de contenido explícito
Basado en 33 reseñas de Dataloop. Detecta material inapropiado en imágenes.
Detección de vídeo
Proporciona la capacidad de detectar objetos, humanos, etc. en secuencias de video. Los revisores de 33 de Dataloop han proporcionado comentarios sobre esta función.
Reconocimiento facial (2)
Análisis facial
Permite a los usuarios analizar los atributos de la cara, como si la cara está sonriendo o si los ojos están abiertos. Los revisores de 33 de Dataloop han proporcionado comentarios sobre esta función.
Comparación de rostros
Ofrezca a los usuarios la posibilidad de comparar diferentes caras entre sí. Los revisores de 32 de Dataloop han proporcionado comentarios sobre esta función.
Etiquetado (3)
Entrenamiento de modelos
Permite a los usuarios entrenar el modelo y proporcionar comentarios sobre los resultados del modelo. Esta función fue mencionada en 34 reseñas de Dataloop.
Cuadros delimitadores
Basado en 33 reseñas de Dataloop. Permite a los usuarios seleccionar elementos dados en una imagen con fines de reconocimiento de imágenes.
Detección de imágenes personalizadas
Según lo informado en 32 reseñas de Dataloop. Proporciona la capacidad de crear modelos de detección de imágenes personalizados.
IA generativa (5)
Generación de texto
Permite a los usuarios generar texto basado en un mensaje de texto.
Resumen de texto
Condensa documentos largos o texto en un breve resumen.
Generación de texto por IA
Permite a los usuarios generar texto basado en un mensaje de texto.
Resumen de texto
Condensa documentos largos o texto en un breve resumen.
Texto a imagen
Proporciona la capacidad de generar imágenes a partir de un mensaje de texto.
Entrenamiento y optimización de modelos - Herramientas de aprendizaje activo (5)
Modelar la eficiencia del entrenamiento
Permite la selección inteligente de datos para anotaciones con el fin de reducir el tiempo y los costes generales de formación.
Reentrenamiento automatizado de modelos
Permite el reentrenamiento automático de modelos con datos recién anotados para la mejora continua.
Implementación del Proceso de Aprendizaje Activo
Facilita la configuración de un proceso de aprendizaje activo adaptado a proyectos específicos de IA.
Creación de bucles de entrenamiento iterativos
Permite a los usuarios establecer un bucle de retroalimentación entre la anotación de datos y el entrenamiento del modelo.
Detección de casos extremos
Proporciona la capacidad de identificar y abordar casos extremos para mejorar la solidez del modelo.
Gestión de datos y anotación - Herramientas de aprendizaje activo (5)
Clasificación inteligente de datos
Permite una clasificación eficaz de los datos de entrenamiento para identificar qué puntos de datos deben etiquetarse a continuación.
Mejora del flujo de trabajo de etiquetado de datos
Agiliza el proceso de etiquetado de datos con herramientas diseñadas para la eficiencia y la precisión.
Identificación de errores y valores atípicos
Automatiza la detección de anomalías y valores atípicos en los datos de entrenamiento para su corrección.
Optimización de la selección de datos
Ofrece herramientas para optimizar la selección de datos para el etiquetado en función de la incertidumbre del modelo.
Información procesable para la calidad de los datos
Proporciona información procesable sobre la calidad de los datos, lo que permite mejoras específicas en el etiquetado de datos.
Rendimiento y análisis de modelos - Herramientas de aprendizaje activo (5)
Información sobre el rendimiento del modelo
Ofrece información detallada sobre los factores que afectan al rendimiento del modelo y sugiere mejoras.
Mejora rentable del modelo
Permite la mejora del modelo al menor coste posible centrándose en los datos más impactantes.
Integración de casos extremos
Integra el manejo de casos extremos en el bucle de entrenamiento del modelo para una mejora continua del rendimiento.
Ajuste fino de la precisión del modelo
Proporciona la capacidad de ajustar los modelos para aumentar la precisión y la especialización para casos de uso especializados.
Análisis de valores atípicos de etiquetas
Ofrece herramientas avanzadas para analizar los valores atípicos y los errores de las etiquetas para informar sobre el entrenamiento posterior del modelo.
Agente AI - Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático (7)
Ejecución Autónoma de Tareas
Capacidad para realizar tareas complejas sin intervención humana constante
Planificación en varios pasos
Capacidad para desglosar y planificar procesos de múltiples pasos
Integración entre sistemas
Funciona en múltiples sistemas de software o bases de datos
Aprendizaje adaptativo
Mejora el rendimiento basado en la retroalimentación y la experiencia
Interacción en Lenguaje Natural
Participa en conversaciones similares a las humanas para la delegación de tareas
Asistencia proactiva
Anticipa necesidades y ofrece sugerencias sin que se lo pidan
Toma de decisiones
Toma decisiones informadas basadas en los datos disponibles y los objetivos.
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